데이터 기반 CSS 혁신으로 소상공인 포용금융
대안신용평가모형으로 대출 문턱 낮춰
금융정보 위주 평가서 거절된 6명 중 1명 추가 선별
4400개 변수·2400만건 가명결합한 데이터 모형 개발
[파이낸셜뉴스] #. 15년차 한식당 사장님 A씨는 올해 초 시중은행의 사업자 신용대출을 알아봤지만 대출이 어려웠다. '맛집' 주인이지만 여러건의 대출을 보유한 다중채무자인데다 신용점수가 700점대에 불과하다는 것이다. 카카오뱅크는 A씨에게 개인사업자 신용대출을 내줬다. 카카오뱅크는 A씨의 사업장 카드 매출 정보와 중소기업중앙회비 납부이력, 금융결제원 출금 비중 등 비금융정보(대안정보)에 기초해 A씨를 사업역량을 평가했다.
카카오뱅크가 데이터 기반의 신용평가모형(CSS) 혁신으로 중·저신용자에 이어 소상공인 대출 문턱을 낮추는 노력을 이어간다고 9일 밝혔다. 카카오뱅크가 데이터 활용 기술력을 토대로 금융거래이력부족자(thin-filer, 씬파일러)를 대상으로 포용금융을 실천하고 있는 것이다.
카카오뱅크는 소상공인 업종 특화 신용평가모형으로 금융정보 기반 신용도가 낮아 대출이 거절된 개인사업자 6명 중 1명을 추가로 선별하고 대출을 공급했다. 지난 2022년 말 개인사업자 대출을 선보인 카카오뱅크는 사업자의 사업 역량을 다각적으로 평가할 수 있도록 신용평가모형을 지속적으로 고도화해왔다. 카카오뱅크가 자체 개발한 모형이 의미가 큰 이유는 2가지 과제를 해결했기 때문이다. 먼저 사업 역량을 평가할 수 있는 신뢰할만한 데이터 확보의 어려움과 다양한 소상공인의 업종별로 제각각인 데이터 범주에 포괄적인 적용이 어려다는 점이다.
카카오뱅크는 다양한 사업장 정보를 가명정보로 결합해 금융 접근성이 상대적으로 낮은 업종도 효과적으로 평가할 수 있는 소상공인 업종 특화 신용평가모형을 개발했다. 사업역량이 뛰어난 소상공인이더라도 개인 신용도가 낮거나 신용정보가 부족하면 대출이 불가능했던 전통적인 개인사업자 평가모형의 한계를 극복한 것이다.
카카오뱅크는 해당 모형 개발을 위해 약 4400개의 변수와 2400만건의 가명 결합 데이터를 활용했다. 중소기업중앙회 공제정보, 사업장 매출정보 등 각종 대안정보와 더불어 특정 업종에 적합한 항목도 발굴해 적용했다.
개인사업자 전체를 평가하는 '범용모형'에 개별 업종 사업자를 정교하게 평가할 수 있는 '업종별 특화모형'을 더한 이중 구조화를 통해 변별력을 높였다. 모형의 성능을 분석한 결과, 금융 정보로만 이뤄진 신용평가사(CB)의 모형과 대비해서도 평가 변별력이 최고 30% 개선되는 성능을 보였다.
실제 소상공인 업종 특화 신용평가모형을 개인사업자 신용대출 심사에 적용한 결과, 금융정보 위주 평가 시스템에서 거절된 개인사업자 신용대출 신청 고객 6명 중 1명을 추가 선별할 수 있었다. 카카오뱅크는 현재 적용 중인 음식업 사업자, 서비스 및 특수형태 근로종사자 특화 모형에 이어서 향후 이커머스(전자상거래) 사업자를 위한 특화 모형도 추가할 계획이다.
카카오뱅크 관계자는 "자금 관리에 어려움을 겪고 있는 개인사업자에게 도움이 되기 위해 다양한 데이터를 기반으로 모형을 지속적으로 고도화하겠다"며 "개인 신용도가 낮거나 신용정보가 부족한 사람들도 불이익을 받지 않도록 카카오뱅크만의 데이터 기반의 신용평가모형을 바탕으로 중·저신용자, 소상공인 금융포용에 앞장설 것"이라고 말했다.
mj@fnnews.com 박문수 기자
※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스, 무단전재-재배포 금지